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摘要：本申请提供一种细粒度视觉多目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：从连续的视频帧中选取相邻两帧图像，利用深度卷积神经网络对相邻两帧图像中的每帧图像的深层特征进行提取；利用多尺度像素级特征编码器对深层特征进行编码，生成细粒度的逐像素特征表示；利用特征聚合器对相邻两帧图像之间的目标运动关系进行分析，生成像素级融合特征；利用目标解码器对像素级融合特征进行处理，并将处理后的特征输入到多层感知机中，生成目标的分类特征向量、中心点特征向量及大小特征向量；对目标的中心热图进行计算，并根据中心热图对视频帧中的目标进行上下文关联，以便对目标进行跟踪。本申请提高目标轨迹跟踪的准确率，提升目标跟踪效果。
主权项：1.一种细粒度视觉多目标跟踪方法，其特征在于，包括：从连续的视频帧中选取相邻两帧图像，利用深度卷积神经网络对所述相邻两帧图像中的每帧图像的深层特征进行提取；利用预设的多尺度像素级特征编码器对所述深层特征进行编码，生成细粒度的逐像素特征表示；将所述逐像素特征表示作为特征聚合器的输入，利用所述特征聚合器对所述相邻两帧图像之间的目标运动关系进行分析，生成像素级融合特征，以建模目标之间的运动连续性；利用目标解码器对所述像素级融合特征进行处理，并将处理后的特征输入到多层感知机中，利用所述多层感知机生成目标的分类特征向量、中心点特征向量及大小特征向量；根据所述分类特征向量、中心点特征向量及大小特征向量，对所述目标的中心热图进行计算，并根据所述中心热图对所述视频帧中的目标进行上下文关联，以便对所述目标进行跟踪。
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百度查询： 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司 细粒度视觉多目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质
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